Toutefois, tirer profit du Big Data nécessite des outils performants. En effet, collecter, traiter et exploiter cette multitude de données est un processus particulièrement complexe. En outre, le Big Data soulève quatre grandes problématiques pour les organisations. Connues comme les « 4 V », ce sont des leviers importants pour optimiser l'usage de la data::
La vélocité, c'est-à-dire la rapidité de génération et de traitement des données. Le volume, ou la masse de données à traiter. La variété, c'est-à-dire les différents types de données à collecter (textes, statistiques, images…)
La valeur, qui revient à hiérarchiser les données selon leur importance pour l'entreprise. Ces données considérables peuvent avoir des origines très diverses. En effet, il peut s'agir de messages envoyés, de vidéos partagées, d'images postées, de textes publiés, ou encore d'articles achetés en ligne. Différence entre big data et business intelligence analytics h. Quoi qu'il en soit, le Big Data a un potentiel immense et en grande partie insoupçonné. De l'exploration de l'information à l'analyse prédictive, en passant par la gestion des risques, elle ouvre la voie à des applications d'une grande complexité, effectuées en temps réel.
Différence Entre Big Data Et Business Intelligence Finance H
Le big data suscite de nombreux débats en tant que nouvelle tendance technologique des grandes entreprises. Mais, comme beaucoup d'autres progrès technologiques, la mise à niveau technologique ne constitue pas en soi un moteur de valeur commerciale. Il convient plutôt de développer des stratégies pour aligner la nouvelle fonctionnalité technologique aux processus et workflows quotidiens. Dans le cas du big data, il s'agit de garantir que les utilisateurs accèdent aux informations dans leur contexte, par exemple, avec un système de Business Intelligence. Cela se résume à deux principes fondamentaux:
S'assurer que les employés comprennent la source des données et ses implications. Faire parvenir les informations aux employés aux moments où ils sont en mesure d'agir en conséquence. Business Intelligence : La Data Science nouvelle BI à l'ère du Big Data. La fourniture de données contextuelles est essentielle si vous souhaitez que les informations soient rentables pour votre entreprise. Pour cela, il faut concevoir des programmes de big data permettant de s'intégrer naturellement à des systèmes tels que l'ERP et la BI (Business Intelligence), pour que les utilisateurs puissent voir, analyser et exploiter les informations en accord avec leurs processus de travail naturels.
Là encore, il s'agit d'analyser les données provenant du big data afin d'aider à la décision. Plus que de profiler l'avenir, la business intelligence se consacre plutôt au passé. Il s'agit d'une sorte de travail d'historien qui permet de bien comprendre le passé en s'appuyant sur des données et de dresser une description précise du passé et du présent. Cette pratique englobe un grand nombre d'outils et de méthodologies qui sont parfois propres aux entreprises. Quelle différence entre la Business Intelligence et la Data Science ?. Elle utilise des données déjà stockées. À cette étape de travail, aucune prédiction n'est faite, c'est avant tout de la récolte et de la classification d'informations. Il s'agit ici de préparer les données pour qu'elles soient analysées dans un second temps par une équipe d'analystes. Occasions manquées, stratégies performantes, tendances du marché en fonction d'une saisonnalité ou d'une technique commerciale spécifique… Autant d'informations qui peuvent ressortir de cette introspection pour prendre des décisions essentielles. Les experts en business intelligence peuvent fournir aux data scientists des rapports sur les tendances du moment.
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